可穿戴传感器在上肢康复训练动作识别中的应用

"本文探讨了一种基于结构优化的DDAG-SVM（Distributed Directed Acyclic Graph Support Vector Machine）上肢康复训练动作识别方法，用于提高脑卒中患者康复训练的效果和效率。随着老龄化的加剧和脑卒中病例的增多，上肢功能障碍成为许多患者面临的问题。传统的康复训练方法成本高、自主性差，而利用人体传感技术，特别是可穿戴传感器，可以实现更个性化、实时的康复评估和训练。 动作识别是康复训练评估的核心，它需要识别患者执行的动作是否符合规定的康复训练要求。目前，动作识别主要分为基于视觉传感和基于可穿戴传感器两种技术路线。基于视觉传感的方法虽然能提供丰富的信息，但易受环境因素影响，数据处理需求大。相比之下，可穿戴传感器能提供稳定可靠的姿态数据，尤其在光照、角度和障碍物等复杂条件下，且随着无线传感器技术的进步，可穿戴设备在动作识别中的应用越来越广泛。 DDAG-SVM是一种分布式图结构的支持向量机模型，它在结构优化方面具有优势，能够处理大量传感器数据并进行高效的动作分类。通过构建DDAG，可以捕捉动作之间的时空依赖关系，从而提高识别精度。在脑卒中患者的上肢康复训练中，这种优化的识别方法有助于准确评估患者动作，及时反馈训练效果，进而调整训练计划，促进康复进程。 文章可能详细讨论了DDAG-SVM的构建过程，包括如何设置传感器布局、收集和预处理数据、构建DDAG结构以及优化支持向量机的参数。此外，可能还介绍了实验设计，包括数据集的收集、训练与测试过程，以及与其他动作识别方法的比较，以证明DDAG-SVM在上肢动作识别中的优越性。 基于结构优化的DDAG-SVM为上肢康复训练动作识别提供了一种有效工具，有助于提高脑卒中患者的康复质量和效率，特别适用于Brunnstrom分期4至5阶段的患者，他们需要更大范围的运动和自主训练。这一方法结合可穿戴传感器技术，有望推动康复训练领域的发展，实现更加个性化和精准的康复管理。"